2024-03-29T00:45:15Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000627762023-04-27T10:00:04Z01164:02240:05632:05718
GPUを用いたアウトオブコアなコーンビーム再構成の高速化Accelerating Out-of-core Cone Beam Reconstruction Using GPUjpnGPGPUhttp://id.nii.ac.jp/1001/00062776/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=62776&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻島津製作所分析計測事業部NDIビジネスユニット島津製作所分析計測事業部NDIビジネスユニット大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻興津, 佑輔伊野, 文彦岸, 武人大西, 修平萩原, 兼一本稿では1024³ ボクセルを超えるような大規模なボリュームに対するコーンビーム再構成を GPU (Graphics Processing Unit) を用いて高速化する.1024³ ボクセルを超えるような大規模なボリュームは GPU が有するビデオメモリに格納できない.したがって,提案手法ではボリュームをサブボリュームに分割し,さらに複数の GPU を用いて入力である投影像,または出力であるボリュームを分担して再構成する.投影像を分割する手法では,各 GPU が担当する投影像からボリューム全体を再構成する.一方,ボリュームを分割する手法では,各 GPU がすべての投影像から担当するサブボリュームを再構成する.評価実験では,提案手法が1024³ ボクセルからなるボリュームを再構成できることを確認した.また,Tesla S1070-400 を用いた実験では,1 つの GPU を用いた場合と比較して 2.6 倍の高速化を達成できた.This paper presents an acceleration method of cone beam reconstruction for large-scale volume using graphics processing unit (GPU). The proposed method reconstructs subvolumes using multi-GPU environments because such a largescale volume exceeds the amount of video memory. With respect to the parallelization scheme for multi-GPU environments, there can be two parallelization approaches, projection parallelism or voxel parallelism. Projection parallelism scheme reconstructs the entire volume from a subset of projections on each GPU. On the other hand, voxel parallelism scheme reconstructs subvolume from all projections on each GPU. Experimental results demonstrate that our method can perform out-of-core reconstruction for 1024³-voxel volume. In addition, the performance of NVIDIA Tesla S1070-400 is 2.6 times faster than that of single GPU.AN10463942研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)2009-HPC-12115162009-07-282009-08-19